信息系统分析与决策(第二章：知识点17-25)

二、数据种类

(1)定类数据，依据事物的属性或性质进行分类的数据。 (2)定序数据，依据事物的某种关系排序或分级的数据。 (3)定距数据，对事物的属性进行精确的划分，明确指出事 物的不同。
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(4)定比数据，能进行比值、比率计算来对比事物差别的数
据。
二、数据种类

“定类数据、定序数据”描述的是事物的属性，只能表示事 物性质类别（有限个数），它们属于离散数据，称为定性数 据，适合进行定性分析。
强。
二、知识分类

隐性知识（实践知识），是隐含的经验类知识，它是个人或 组织经过长期积累而拥有的知识，通常不易用言语表达，传 播给别人比较困难。技能知识（Know-how）和人际知识（ Know-who）属于隐性知识。

计算机中的知识表示有：数理逻辑、产生式规则、语义网络
、框架、剧本、本体等。
第二章决策资源与决策支持 知识点20

第二章决策资源与决策支持 知识点23 知识的决策支持
一、知识与智能


智能：指知识的集合与智力的综合，是静态知识和动 态智力综合体现的一种能力。 人工智能：让计算机模拟人的智能行为。 知识的决策支持主要体现在人工智能中，利用知识进 行推理解决随机问题或新问题。
一、专家系统的决策支持

专家系统通过对专家知识的推理达到人类专家解决问 题的能力。
信息系统分析与决策
主讲：钱旭培 苏州大学计算机科学与技术学院
第二章决策资源与决策支持 知识点17
数据资源
一、数据概念

数据是对客观事物的记录，用数字、文字，图形、图 像，音频、视频等符号表示。数据经过数字化后能够 被计算机存贮、处理和输出。
数据本身是没有意义的。数据经过解释并赋予一定的 意义之后，便成为信息。
二、知识分类

四种类型的知识划分成两大类别：显性知识（理论知识）和 隐性知识（实践知识）。

显性知识（理论知识），指可以通过正常的语言方式传播的 知识，以书本、报纸、杂志、计算机知识库等形式存储，便 利交流、共享和转移。事实知识（Know-what）和原理知识
（Know-why）属于显性知识。这类知识适用范围大，通用性
二、统计学模型

1.回归分析 回归分析是研究一个变量与其它多个变量之间的关系。

2.假设检验 假设检验是根据样本对关于总体所提出的假设做出判断：
是接受还是拒绝该假设。
二、统计学模型
3.聚类分析 将样品或变量进行聚类，聚类是把“距离”较近的一些点 归为同一类，而将“距离”较远的点归为不同的类。 4.判别分析 建立一个或多个判别函数，并确定一个判别标准。对未知 对象利用判别函数将它划归某一个类别。 5.主成份分析 主成份分析是把多个变量化为少数的几个综合变量，而这 几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息。

利用知识辅助决策促进了人工智能在20世纪50年代的兴起 科学决策的近期是利用决策资源建立决策问题的方案，从 问题的方案级上辅助决策，更加扩大计算机的决策支持效 果。
第二章决策资源与决策支持 知识点21
数据的决策支持
一、基本概念



现状数据只能反映现实的状况，提供给人一种掌握现状的作 用，还不能上升为辅助决策。 数据经过模型计算后产生的结果数据，才是决策的依据。例 如优化模型计算出的决策变量值。 普通管理者关心具体的数据 中层管理员关心汇总数据 高层管理者关心高度汇总的数据

二、模型实验的决策支持



“如果，将怎样”（what－if）分析的基本作用： （1）优化模型的许多参数在建模时是很难精确确定的 ，只能是对一些数据的估计。通过what－if分析可以 找出哪些系数是需要重新精确定义的灵敏度参数 （2）通过what－if分析，即使不求解，也可以表明模 型参数的变化是否会改变最优解。 （3）what－if分析可以表明改变这些决策对结果的影 响，what－if分析在求得基本模型的最优解后，为管 理层的决策能提供非常有用的信息。

四、经济数学模型
1.计量经济模型 计量经济模型一般是由变量、参数、余项（随机干扰项） 等组成的方程组。借助计量经济模型可进行经济结构分析、经 济发展预测、经济政策评价和经济计划论证。 2.投入产出模型 研究和分析国民经济各部门间产品生产和消耗之间的数量 依存关系。各个生产部门都需要从其它生产部门购入产品，同 时也为其它部门生产产品。
三、决策方案的决策支持

多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力。 每个模型所需要的数据都不相同，模型之间的数据的转换也 是一项很繁琐的工作。 对于多模型的组合，一般的方法是对每个模型分别由计算机 来计算。模型间的数据转换由人在计算机外人工来进行。


三、决策方案的决策支持



多模型的组合要求把两类不同语言编制的程序结合起来，需 要解决计算机中两个问题： （1）两类语言的接口。 （2）两类语言的集成。 决策支持系统（DSS）是属于这种决策支持方式。
三、语言翻译的决策支持



计算机的编译程序的主要工作：1）词法分析，完成符号串 的识别形成单词；2）语法分析，将单词组成句子。 编译程序使任何人（不管他是什么专业领域）用计算机语言 编制的任何问题的计算机程序（源程序），只要它符合语言 的文法要求，编译程序一定能把该程序编译成机器语言或中 间语言（目标程序）。 编译程序的原理与专家系统一样，编译程序中的知识就是词 法分析文法（3型）和语法分析文法（2型）。编译程序的推 理机制是推导（正向推理）和归约（逆向推理）。
三、数据管理

（2）数据仓库 数据仓库自20世纪90年代中期兴起以来，发展异常迅速。 各大数据库厂商都推出自己的数据仓库的商品软件， 国内外的 大型企事业都纷纷建立自己的数据仓库，以提升自己的竞争优 势。 数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的 （Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化 （Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持（DDS）

第二章决策资源与决策支持 知识点19
知识资源
一、知识概念

知识是人们对客观世界的规律性的认识。
知识是有规律性的信息，它一般表示为关系、表达式 或过程，它能指导行动、发挥作用。

二、知识分类



（1）知道什么是知识（Know-What，即事实知识），关于事 实方面的知识。 （2）知道为什么的知识（Know-Why，即原理知识），事物 的客观原理和规律性的知识。 （3）知道怎样做的知识（Know-How，即技能知识），用于 改变世界的知识。 （4）知道有谁的知识（Know-Who，即人际知识），知道谁 能做哪些事的知识，即人际交往知识。
决策支持概念
一、决策支持概念
在DSS发展历史中，决策支持是一个先导概念，决策支持的 概念形成若干年后，才出现决策支持系统。 Keen和Morton认为，决策支持是指用计算机来达到如下的 目的： (1) 帮助经理在非结构化任务中作出决策；试探用 多个不同的结构化方法去尝试解决非结构化问题。 (2)支持而不是代替经理的判断力； (3)改进决策的效能（Effectiveness），而不是提 高决策的效率（Efficiency）

。
第二章决策资源与决策支持 知识点18 模型资源
一、模型概念

模型不是现实世界本身，模型是对于现实世界的事物、现象、 过程或系统的简化描述。

按模型的表现形式可以分为：物理模型、数学模型、结构模型
、仿真模型等

重点研究辅助决策显著的数学模型：统计学模型、运筹学模型 、经济数学模型和预测模型等。
一、数学模型的决策支持


对于数学模型，需要建立变量与参数构成的方程式。 通过模型的算法，求出变量的值和方程的值。 在实际中，若能实现和达到模型求出的值（变量的值 和方程的值），就能取得模型方程所追求的目标。 数学模型辅助决策就是要求决策者按模型所求出的值 去做决策。
一、数学模型的决策支持

对一个决策问题在没有掌握它的本质和规律时，它是 一个非结构化决策问题，通过人们不懈的努力，建立 了该问题的模型，找到它的本质和规律后，该问题就 变成了一个结构化决策问题。
1939年，苏联数学家康托罗维奇提出了线性规划问题。 1947年，美国数学家G.B.丹齐克提出了求解线性规划问题的通用方法— —单纯形法。 1951年，美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域。
第二章决策资源与决策支持 知识点24 模型的建立与What-if分析

三、数据的决策支持的表现形 式
（1）用图表与曲线直观展示数据中的含义 如：曲线图、条形（柱形）图、饼图、面积图、散点图、 箱线图、茎叶图等。

（2）数据是人决策的依据 在掌握充分、必要的数据的前提下，按照一定的评判标准， 运用数学和逻辑的方法，对几种可能采取的方案做出合理的选 择。

第二章决策资源与决策支持 知识点22 模型的决策支持





从此，应用线性规划模型解决决策问题已从非结构化 决策问题变成了结构化决策问题了。 管理科学/运筹学是这种决策支持方式。
二、模型实验的决策支持
在利用成熟的数学模型解决实际问题时，如何确定模 型方程中的变量、系数、常数以及方程个数等问题， 也是一个困难的问题。 解决这个不确定性问题，应该对模型进行实验。 “如果，将怎样”（what－if）分析是一个很好的模 型实验手段。即： 对模型中的参数进行各种假设，并通过模型计算， 进行深入分析，研究最优解会有怎样的变化，这种分析 称为“如果，将怎样”（what－if）分析。
二、数据资源的决策支持
（1）数据和模型结合的决策支持 模型的决策支持实质上是模型与数据结合的决策支 持，此处强调模型计算出的结果数据的决策支持。 （2）数据仓库中数据的决策支持 决策支持体现在综合数据和预测数据上。利用数据 仓库的多维数据分析可以很容易掌握企业发展现状（赢 、亏等）以及与竞争对手的对比上（市场占有率等）， 数据仓库还为寻找成功和失败的原因提供了基础。
例如关幼波中医专家系统就是利用老中医关幼波的知 识，在计算机中通过推理达到了关幼波诊断肝病的相 同效果。

二、智能决策支持系统的决策 支持


智能决策支持系统是决策支持系统与人工智能技术结 合的系统，典型的是决策支持系统与专家系统的结合 。国内已开发了很多智能决策支持系统。 军事科学院完成的“作战决心生成智能决策支持系统 ”，该系统有4000多条军事知识和三大类模型：地形 模型（纵横路模型、植被模型、河流模型等）；作战 决心模型（兵力配置模型、战斗力界线模型）；优化 模型（模糊综合评价模型等）。该智能决策支持系统 达到了和军长作战指挥制定相同或相近的进攻作战决 心方案。

三、运筹学模型



1.线性规划与非线性规划 线性规划 它是研究在线性约束条件下，求解线性目标函数的极值问题。 非线性规划 它是研究具有非线性约束条件或目标函数的极值问题。 2.动态规划 它是研究多段（多步）决策过程的最优化问题
三、运筹学模型
3.网络理论 研究网络一般规律和网络流问题的各种优化理论和方法。 4.决策论 它是根据系统的状态信息和评价准则选取最优策略的数学 理论。 5.统筹法 它是网络理论在计划和管理工作中的具体应用方法，主要 是指计划协调技术（PERT）和关键路径法（CPM）。

二、决策支持进化过程

由经验决策向科学决策的进化过程就是决策支持的进
化过程。

经验决策是完全由人用他的经验知识来决策。 科学决策的初期是利用决策资源（数据、模型、知识 等）来辅助决策（决策支持）。
二、决策支持进化过程

利用数据辅助决策促进了统计学和概率论的发展。
利用模型辅助决策促进了管理科学和运筹学的发展管理科 学已经成为同社会科学、自然科学并列的第三类科学。

“定距数据、定比数据”说明事物的数量特征，能进行数学
运算，它们属于连续数据，称为定量数据，适合进行定量分
析。
三、数据管理

（1）数据库 数据库的特点是： ①数据共享：为多个用户和多个应用程序服务。 ②最小冗余：尽可能不作重复存储。 ③数据的独立性：数据库中数据与应用程序不存在依赖关系。 ④数据由数据库管理系统（DBMS）统一管理和控制 。